它是 LLM 大语言模型，不是向量模型，不是专门为语义向量训练的，向量质量远不如 Sentence-BERT、BGE、m3e 这类专业模型。中文支持极差LlamaEmbedder 原生对中文短文本、口语化问句几乎不优化。输出的向量没有归一化、没有对齐语义导致余弦相似度乱跳：同义句分数低无关句分数高速度慢、占用高对比专业向量模型，完全不适合做匹配。

Tool用途FileRead读文件FileWrite写文件FileEdit编辑文件Glob文件名搜索Grep文件内容搜索Bash执行 Shell 命令WebFetch获取网页WebSearch网络搜索向用户提问SkillTool技能调用延迟 Tool 发现MCPToolMCP 工具调用核心列出 MCP 资源读取 MCP 资源MCP OAuth 认证（占位）后 4 个是 MCP 体系的骨架 Tool

安装完成后，在插件列表中，搜索「Blender MCP」，会找到名为「Interface: Blender MCP」的插件，勾选插件前方的复选框，注意：若你之前安装过旧版blender-mcp，需先在Blender中禁用并卸载旧版插件，再安装新版，避免冲突。全局配置完成后，你在Cursor中打开的所有项目，都可以直接使用Blender MCP服务，无需重复配置。在设置面板的左侧菜单中，找到「MCP

做物理模拟动画时，我遇到过一个坑。当时想做一个弹簧振子的 Manim 动画：一个小球连接在弹簧上，在平衡位置附近往复振动。我一开始的思路是——。这段代码跑起来之后，小球确实动起来了。但看了几秒之后——小球越振幅度越大，能量明显不守恒。欧拉法的数值误差在逐帧累积，像个隐形的外力在不断推着小球。我当然可以换龙格-库塔法，但那意味着更复杂的代码、更长的调试时间。直到我开始用SymPy的dsolve，才发